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전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들”
한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다.
그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다.
이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다.
연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다.
이 기술은 △ 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △ 재난·감염병 취약지역 사전 파악 △ 주거환경 개선 사업 대상 선정 △ UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차미영 교수는 “AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.
※ 논문명: Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts, 논문링크 : https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/
또한, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.06
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2025년 국가연구개발 우수성과 100선에 우리 대학 성과 5개 선정
우리 대학의 5건의 연구성과가 과학기술정보통신부가 발표한 '2025년 국가연구개발 우수성과 100선'에 선정되었다. 이 가운데 신소재공학과 김경민 교수와 생명과학과 허원도 교수의 연구는 각각 기계·소재 분야와 생명·해양 분야에서 최우수 성과로 선정되는 쾌거를 이뤘다.
‘국가연구개발 우수성과 100선’은 국가 발전을 견인해 온 과학기술 연구 성과를 국민에게 알리고, 과학기술인의 자긍심을 높이기 위해 2006년부터 매년 선정·발표되고 있다. 선정된 성과에는 과학기술정보통신부 장관 인증서와 현판이 수여되며, 관련 규정에 따라 사업 및 기관 평가 가점 부여, 사례집 발간 등의 혜택이 제공된다.
우리 대학의 2025년 국가연구개발 우수성과 100선 선정내용은 아래와 같다.
- 모트전이 멤리스터의 열적 동역학 활용 고차원 인공 뉴런 및 시공간적 컴퓨팅 시스템 개발 (신소재공학과 김경민 교수)
- 기억의 단위인 시냅스의 형성과 변화를 살아있는 동물의 뇌에서 실시간으로 관찰 및 분석하는 영상기술 개발 (생명과학과 허원도 교수)
- 프로그래밍언어 구현체의 결함을 찾아내는 원천기술 개발 (전산학부 류석영 교수)
- 나노 필라멘트 기반 초저전력 상변화 메모리 소자 구현을 통한 차세대 반도체 원천기술 확보 (전기및전자공학부 최신현 교수)
- 제일원리 기반 계산 방법론 개발과 특이 양자 물성의 이해 (물리학과 한명준 교수)
특히 김경민 교수의 연구는 모트전이 반도체를 활용해 열 저장과 전달 특성을 최적화함으로써, 기존에 버려지던 열에너지를 컴퓨팅에 활용하는 새로운 개념의 컴퓨팅 기술을 구현했다. 이를 통해 디지털 프로세서 대비 백만분의 1 수준의 에너지로 최적화 문제를 해결할 수 있어, 차세대 초저전력 고효율 컴퓨팅 기술로의 활용이 기대된다.
허원도 교수의 연구는 시냅스의 구조적 변화를 살아있는 동물의 뇌에서 실시간·고정밀도로 관찰할 수 있는 세계 최초의 영상기술 ‘시냅샷(SynapShot)’을 개발한 성과다. 해당 기술은 향후 뇌과학 연구는 물론 신경질환 치료 및 재생의학 분야 발전에 핵심적인 역할을 할 것으로 전망된다. SynapShot은 시냅스의 강화와 약화 과정을 밝기의 변화로 직관적으로 보여줘, 학습과 기억이 형성되는 순간을 실시간으로 관찰할 수 있다. 살아 있는 동물의 뇌에서도 작동해, 행동과 연관된 시냅스 변화가 일어나는 과정을 ‘뇌 속에서 생중계하듯’ 분석할 수 있다는 점에서 혁신적인 기술로 평가된다.
2025.12.22
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유엔 디지털 성평등 보고서 주도 발간...‘EQUALS 보고서 2025’공개
우리 대학은 과학기술정책대학원(STP)이 국제전기통신연합(ITU), 유엔여성기구(UN Women), GSMA* 등 글로벌 기관과 협력해 ‘EQUALS Research Report 2025’를 발간했다고 5일 밝혔다.
*GSMA(Global System for Mobile Communications Association)는 전 세계 이동통신사와 모바일 산업을 대표하는 국제 협회로, 디지털 포용과 성평등 확대를 위해 EQUALS 파트너십을 공동 창립한 기관
이번 보고서는 디지털 전환 시대에 심화되는 성별 디지털 격차를 분석하고 해결방안을 제시하는 국제 공식 연구보고서로, UN 정보사회세계정상회의(WSIS+20, 2025년 7월, 제네바)에서 공식 공개됐다.
KAIST 과학기술정책대학원(STP)은 2022년부터 UN EQUALS 글로벌 파트너십* 연구분과 공동 의장(Co-lead Partner)으로 참여하며 이번 보고서의 기획·편집·출판을 주도했다. 보고서는 총 33명의 저자와 20명의 심사위원, 그리고 KAIST STP 교수진이 함께 참여해 약 200쪽 분량으로 완성됐다.
*EQUALS 글로벌 파트너십은 ITU 주도로 2016년 GSMA, 국제무역센터(ITC), 유엔대학교(UNU), 유엔여성기구(UN Women)가 공동 출범한 글로벌 연합체로, 디지털 시대의 성평등 증진을 위한 연구·정책 협력을 추진
ITU 도린 보그단-마르틴 사무총장은 서문에서 “AI를 포함한 신기술의 급속한 발전은 성평등에 있어 양날의 검과 같다. 기회를 제공함과 동시에 기존 불평등을 심화시킬 위험을 내포하고 있다”며 “이처럼 빠르게 변화하는 기술 환경에서 데이터와 실제 삶의 경험에 기반한 새로운 관점이 필요하며, KAIST STP의 리더쉽으로 출판되는 본 보고서는 이러한 관점을 제공한다”라고 강조했다.
‘EQUALS 연구보고서 2025’는 지속가능한 개발목표(SDG) 5 달성을 위한 정책과 혁신의 기반이 되는 데이터를 제시하며, 디지털 전환 시대 성평등 과제를 중심으로 네 가지 핵심 주제를 종합적으로 분석했다.
첫째, 디지털 역량(Digital Skills) 분야에서는 젠더 변혁적 디지털 기술교육(GTDSE)을 중심으로 디지털 리터러시, 기술 활용 능력, 교육 접근성을 평가하고, 효과적인 교육 프로그램 사례를 검토했다.
둘째, 디지털 포용 및 교육(Digital Inclusion & Education) 분야에서는 성별과 사회구조적 요인이 중첩되는 다중적·교차적 장벽을 분석하고, 국가 간 디지털 활용 격차를 비교했다. 또한 전자정부 서비스와 STEM 분야에서 나타나는 성별 차이를 검토하며 정책적 대안을 제시했다.
셋째, 디지털 경제(Digital Economy) 분야에서는 기업 대표의 성별에 따른 기술 활용도와 접근성의 차이를 분석하고, 혁신 및 지식재산권(IP) 분야에서 여성의 과소 대표 문제를 다뤘다. 더불어 테크 분야 신진 여성의 역량 강화를 위한 온라인 멘토링 사례를 소개했다.
넷째, 인공지능 및 사이버보안(AI & Cybersecurity) 분야에서는 사이버보안 역량 강화가 젠더 격차 해소에 미치는 영향을 분석하고, 딥페이크 피해 사례를 기반으로 정책 제언을 제시했다. 또한 고위험 AI 시스템이 여성에 미치는 영향을 평가하기 위한 국가 태스크포스(TF) 설립 및 AI 개발 및 활용 수명 주기 전반에 걸쳐 젠더 민감성을 반영한 기술 표준 개발 제안이 포함된다.
본 보고서는 KAIST 과학기술정책대학원(STP)의 학문적 리더십 아래 기획·편집되었으며, 최문정 대학원장(KAIST STP)이 편집장을 맡고 아라바 세이(Araba Sey) 박사, 롤리 가이탄(Loly Gaitan) 박사, 이다솜 교수, 하비에라 마카야(Javiera Macaya) 박사 등 4개국의 전문가로 구성된 부편집장단, 그리고 KAIST 박사과정생인 허은진(Ern Chern Khor)과 홍완 학생이 편집간사로 참여했다.
특히 하향식이 아닌 상향식(bottom-up) 기고 방식을 바탕으로 글로벌 사우스(Global South) 연구자의 참여 확대를 통해 디지털 성평등 해소를 위한 효과적인 개입에 대한 최신 근거 제시 및 딥페이크∙사이버보안과 같은 도전과제도 담았다.
최문정 대학원장은 “이번 보고서는 2019년 유엔대학교(UNU)가 구축한 개념적 토대를 심화시켜, 2025년 판에서는 실행 중심의 실천적 프레임워크에 초점을 맞췄다”며 “정책입안자·연구자·시민사회가 성별 디지털 격차를 해소하는 데 활용되기를 기대한다”고 말했다.
우리 대학은 이번 유엔 연구보고서 발간을 계기로 디지털 격차 해소 위한 정책연구 강화, 글로벌 파트너십 확대, AI시대 포용적 기술 정책 로드맵 제시 등의 활동을 더욱 확장해 나갈 계획이다.
KAIST 과학기술정책대학원(STP)은 “과학·기술·혁신을 인간화(humanize)하는 것”을 사명으로 삼고 있으며, 디지털 기술이 사회 구조와 문화적 맥락 속에서 작동하는 만큼 포용적 혁신의 관점에서 글로벌 연구를 지속할 것이라고 밝혔다.
이번 연구보고서는 KAIST 국제협력사업과 인문사회융합과학대학 혁신사업지원을 받아 수행됐다.
※ 보고서 사사표기 M. Choi, L. Gaitan, D. Lee, J. F. M. Macaya, A. Sey, E. C. Khor, & W. Hong. (Eds). (2025). Evidence to Impact: Advancing Gender Empowerment in the Digital Age. Korea Advanced Institute of Science and Technology/International Telecommunications Union: Daejeon. ISBN: 979-11-92990-23-1
연구보고서 다운로드: https://www.equalsintech.org/post/evidence-to-impact-advancing-gender-empowerment-in-the-digital-age
유엔 EQUALS 글로벌 파트너쉽 웹사이트: https://www.equalsintech.org/
2025.12.08
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알파폴드3’뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델‘K-Fold’개발
KAIST 연구진이 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’를 뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’ 개발에 나섰다. 이번 연구를 통해 KAIST는 빠르고 정확한 신약 개발, 낮은 실패율, 그리고 AI 기반 과학 혁신을 실현하며, ‘AI가 과학을 돕는 시대’를 넘어 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’를 여는 주역으로 떠오를 전망이다.
KAIST(총장 이광형)는 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 주관기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 7일 밝혔다.
KAIST는 이번 사업을 통해 국내 최고 수준의 인공지능(AI) 연구 역량을 바이오 분야에서도 입증하고, 신약 개발 등 첨단 바이오 AI 연구에 활용할 수 있는 차세대 파운데이션 모델 ‘K-Fold’를 개발할 계획이다.
최근 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’나 ‘Boltz2’ 등 최신 모델이 신약 개발·질병 연구·바이오 산업의 핵심 기술인 ‘단백질 구조 예측’의 성과를 이뤘지만, 데이터 통계에 의존한 방식으로 인해 정확도와 예측 속도 면에서 한계가 있었다.
이에 KAIST는 단백질 안에서 일어나는 물리·화학적 상호작용의 원리를 스스로 배우는 새로운 AI 방식을 도입했다. 이 기술은 단백질이 여러 형태로 변하는 모습과 분자 간 결합의 세기까지 정확하게 예측할 수 있다. 또한 예측 속도가 매우 빨라, 실험실이나 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 수준의 AI 신약 개발 도구로 발전할 전망이다.
이번 과제를 위해 KAIST는 ‘팀 KAIST(Team KAIST)’를 구성해 교내 AI 및 바이오 분야 최고의 전문가들을 결집했다.
화학과 김우연 교수가 과제를 총괄하며, 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수가 핵심 AI 모델 개발을 담당하고, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질 데이터 수집·정제·검증을 맡는다. 이 연구진은 KAIST AI연구원 및 InnoCORE 연구단(AI-CRED) 소속으로, 학제 간 융합 연구를 통해 시너지를 극대화할 계획이다.
개발된 K-Fold 모델의 상용화는 KAIST 스핀오프 기업 ㈜히츠(HITS, 대표 김우연)가 맡는다. 히츠는 클라우드 기반 웹 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’을 통해 K-Fold 모델을 설치 없이 웹에서 바로 이용할 수 있는 서비스인 ‘서비스형 소프트웨어(SaaS)’ 형태로 제공한다.
또한 KAIST 졸업생 창업기업인 아토랩(Atolab)은 보안이 중요한 기관을 위해, 하이퍼랩(HyperLab)을 기관 내부 전용 서버(프라이빗 클라우드)나 자체 설치형 시스템(온프레미스, On-premise)으로 구축해 제공할 예정이다.
특히 글로벌 생명과학 기업 머크(Merck Life Science)는 자사의 디지털 실험 도구 플랫폼(디지털 케미스트리 솔루션, Digital Chemistry Solution)에 K-Fold 모델을 적용해, 전 세계 3만 곳 이상의 연구실이 이 기술을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 통해 K-Fold 모델이 글로벌 시장으로 빠르게 확산될 전망이다.
머크사 관계자는 “전 세계 연구 커뮤니티의 과학자들에게 AI 기반 신약 개발 기술과 솔루션을 제공해 본 과제에 기여하길 기대한다”고 밝혔다.
KAIST는 이번에 개발한 핵심 AI 모델(7B급 메인 모델과 2B급 경량 모델)을 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 ‘아파치 2.0’ 라이선스 형태로 공개할 예정이다. 이를 통해 국내 연구자와 기업들이 AI·바이오 기술을 더 쉽게 활용하고 발전시킬 수 있는 환경을 만들 계획이다.
또한 한국바이오협회 및 한국제약바이오협회는 850여 개 회원사를 대상으로 K-Fold 기반 실무자 교육과 AI 인재 양성 프로그램을 추진한다.
과제책임자인 김우연 교수는 “KAIST는 국내 최고 수준의 AI 연구 역량을 보유하고 있다. 이번 과제는 그 역량을 바이오 분야에서 입증할 기회”라며 “글로벌 최고 수준의 바이오 AI 모델을 통해 기술 주권 확보와 산업 혁신에 기여하겠다”라고 말했다.
정송 KAIST AI연구원장(김재철AI대학원장)은 “KAIST AI연구원은 과학과 AI의 융합을 선도해왔다”며, “이번 바이오 파운데이션 모델 개발은 ‘과학AI(AI for Science)’ 실현을 향한 첫걸음으로, 바이오를 넘어 소재·화학·물리 등 전 과학 분야에서 세계를 선도하는 연구기관으로 도약하겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 사업은 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’로의 전환을 보여주는 상징적 계기”라며, “KAIST는 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구로 국가 혁신과 인류의 미래를 선도하겠다”고 밝혔다.
2025.11.07
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신소재 공학 연구의 새로운 언어가 된‘AI’를 말하다
AI가 스스로 새로운 소재의 구조와 성질을 상상하고 예측하는 시대가 열렸다. 이제 AI는 연구자의 ‘두 번째 두뇌’처럼 아이디어 발굴부터 실험 검증까지 연구 전 과정을 함께 수행한다. 우리 대학과 국제 공동 연구진은 AI가 자율 연구실(Self-driving Lab) 개념을 구현하고, 로봇이 촉매 합성 실험을 수행하는 ‘AI 기반 촉매 탐색 플랫폼’을 통해 신소재 연구의 전 주기 활용 전략을 제시했다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 드렉셀대학교, 노스웨스턴대학교, 시카고대학교, 테네시대학교와 공동연구를 통해 인공지능(AI)·머신러닝(ML)·딥러닝(DL) 기술이 신소재공학 전반에 미치는 영향을 종합적으로 분석한 리뷰 논문을 국제 학술지 ACS Nano(영향력지수 IF=18.7)에 8월 5일자로 게재했다고 26일 밝혔다.
홍승범 교수 연구팀은 소재 연구를 ‘발견–개발–최적화’의 세 단계로 구분하고, 각 단계에서 AI가 수행하는 역할을 구체적으로 설명했다.
소재 발견 단계에서는 AI가 새로운 구조를 설계하고 물질의 성질을 예측해, 수많은 후보 중 가장 유망한 물질을 신속히 찾아낸다.
개발 단계에서는 실험 데이터를 분석하고 자율 실험 시스템(Self-driving Lab)을 통해 AI가 실험 과정을 자동으로 조정함으로써 연구 기간을 단축한다.
최적화 단계에서는 AI가 시행착오를 거치며 스스로 최적의 조건을 학습하는 ‘강화학습(Reinforcement Learning)’과, 적은 실험으로 가장 우수한 결과를 찾아내는 ‘베이지안 최적화(Bayesian Optimization)’ 기술을 활용해 설계와 공정 조건을 자동으로 조정하고 성능을 높인다.
즉, AI는 수많은 재료 중에서 ‘가장 가능성 있는 후보’를 먼저 골라주고, 실험 과정에서 시행착오를 줄이며, 마지막에는 스스로 실험 조건을 조정해 성능이 가장 좋은 조합을 찾아내는 ‘똑똑한 조수’ 역할을 한다.
논문은 또한 생성형 AI, 그래프 신경망(GNN), 트랜스포머 모델 등 첨단 기술이 AI를 단순한 계산 도구가 아닌 ‘생각하는 연구자’로 변화시키고 있음을 보여준다.
AI는 물리와 화학의 법칙을 스스로 학습해 새로운 소재를 상상하고 예측하며, 연구자의 ‘두 번째 두뇌’처럼 아이디어 제안부터 검증까지 함께 수행한다.
그러나 연구진은 AI가 제시하는 결과가 항상 정답은 아니며, 데이터 품질 불균형, 예측 결과 해석의 어려움, 이질적 데이터 통합 등 여전히 해결해야 할 과제들이 남아 있다고 지적했다.
이에 따라 앞으로는 AI가 물리학적 원리를 스스로 이해하고, 연구자가 그 과정을 투명하게 검증할 수 있는 기술이 함께 발전해야 한다고 강조했다.
논문에서는 또한 연구자가 직접 실험 장비를 조작하지 않아도 AI가 실험 계획을 세우고 결과를 분석해, 다음 실험 방향까지 제안하는 ‘자율 실험실(Self-driving Lab)’과 AI가 촉매 합성 실험을 자동으로 설계·최적화하고 로봇이 수행하는‘AI 기반 촉매 탐색 플랫폼’에 대해 심층적으로 다뤘다.
특히 AI가 촉매 합성과 최적화 과정을 자동으로 수행해 연구 속도를 비약적으로 높이는 사례를 소개하며, 이러한 접근이 배터리 및 에너지 소재 개발로 확장될 가능성을 보여주었다.
홍승범 교수는 “이번 리뷰는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 신소재공학 연구의 새로운 언어로 자리 잡고 있음을 보여준다”며, “KAIST 연구진이 제시한 로드맵은 향후 배터리·반도체·에너지 소재 등 국가 핵심 산업 분야 연구자들에게 중요한 길잡이가 될 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 신소재공학과 베네딕투스 마디카(Benediktus Madika) 박사과정, 아디티 사하(Aditi Saha) 박사과정, 강채율 석사과정, 바초리그 바얀톡톡(Batzorig Buyantogtokh) 박사과정이 공동 제1저자로 참여했다.
또한 미국 드렉셀대학교 조슈아 아가르(Joshua Agar) 교수, 노스웨스턴대학교 크리스 울버튼(Chris Wolverton) 교수, 피터 부어히스(Peter Voorhees) 교수, 시카고대학교 피터 리틀우드(Peter Littlewood) 교수, 테네시대학교 세르게이 칼리닌(Sergei Kalinin) 교수가 공동저자로 참여했다.
※논문명: Artificial Intelligence for Materials Discovery, Development, and Optimization, DOI: 10.1021/acsnano.5c04200
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. (RS-2023-00247245)
2025.10.27
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KAIST, 생성 AI 국가 R&D 사업서 핵심기술 개발 주도
KAIST는 산업체의 실질적 기술 수요에 기반한 연구 주제 도출, 고급 AI 인재 양성, 연구 성과의 산업 현장 실증을 통해 AI 기술의 산업 적용(AX, AI Transformation) 전환을 주도하고 있다. 이러한 가운데, KAIST가 과학기술정보통신부 주관 생성AI 국가R&D 사업에서 AI 핵심기술 개발에 나서며, 국내 AI 기술 경쟁력 강화에 앞장서고 있다고 13일 밝혔다.
우리 대학은 이번 ‘생성AI 선도인재양성사업’에서 산업체 주관 2개 과제와 기관 주관 1개 과제 등 총 3개 과제 모두의 공동연구기관으로 선정됨으로써, 생성형 AI의 핵심 기술 개발과 산학협력 기반 실무형 핵심 인재 양성이라는 이중 과제를 함께 수행하게 됐다.
또한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발’사업에서는 총 5개 컨소시엄 중 4개에 우리 교수진이 핵심 연구진으로 참여해, 명실상부한 국내 생성 AI 연구의 중심 축 역할을 하고 있다.
생성AI 선도인재양성사업에서 각 과제당 67억 원, 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 각 컨소시엄은 GPU 인프라 등 총 2,000억 원 규모의 정부 지원을 받는다.
2028년 말까지 진행되는 ‘생성AI 선도인재양성사업’의 일환으로, 우리 대학은 LG AI연구원과 협력, 전산학부 박노성 교수가 KAIST 책임연구자로 참여해 피지컬(Physical) AI 분야 연구를 수행한다. 이 사업은 물리 법칙에 기반한 이미지·비디오 생성 기술과 세계 모델(World Model) 개발에 집중한다.
특히 AI가 물리 세계의 실제 규칙을 더 정밀하게 학습하도록 설계된 모델 구조를 제안한 연구를 박노성 교수팀과 윤성의 교수팀이 진행하고 있고, 이는 물리 기반 생성형 AI(피지컬 AI)의 핵심 기술로 평가받고 있다.
또한 이 과제에는 AI 분야에서 세계적으로 주목받는 성과를 내고 있는 전산학부 박노성, 이재길, 황지영, 윤성의, 김현우 교수가 공동 참여한다. 이들은 올해 AI 분야 최고 학회인 ICLR, ICRA, ICCV, ICML에서 ▲물리 법칙 기반 올리비에-리치 플로우(Ollivier-Ricci Flow) 연구(ICLR 2025, 박노성 교수) ▲사족보행 로봇의 내비게이션 효율성 향상 기술(ICRA 2025, 윤성의 교수) ▲텍스트-비디오 검색을 위한 멀티모달 대형언어모델(ICCV 2025, 김현우 교수) ▲지식 생성을 위한 구조적 표현 학습(ICML 2025, 황지영 교수) 등을 발표했다.
NC AI와의 협력 사업에서는 전산학부 김태균 교수가 책임연구자로 참여해 멀티모달 AI 에이전트 기술을 개발한다. 3D 모델링, 애니메이션, 아바타 표정 생성, 캐릭터 AI 등 게임 산업 전반에 적용 가능한 기술을 연구한다. 게임 제작 파이프라인을 효율화하여 산업 현장을 경험함으로써 실무형 AI 인재를 육성하는 데 기여할 전망이다.
가상세계와 게임 산업에서 몰입감 있는 아바타 구현의 핵심 기술을 개발하고 있는 책임연구자인 김태균 교수는 3차원 컴퓨터 비전, 생성 AI의 석학으로, 이번 메타와 공동 연구를 통해 개발한 1인칭 시점 전신 동작 확산 모델을 VR·AR 환경에 적용할 것이다.
NC와의 사업에는 전산학부 김태균, 성민혁, 오태현 교수와 문화기술대학원 이성희, 우운택, 노준용, 임경태 교수가 참여한다. 이들은 CVPR 2025와 ICLR 2025에서 ▲ 1인칭 시점 전신 동작 확산 모델(CVPR 2025, 김태균 교수) ▲ 이미지 생성을 위한 확률적 확산 동기화 기술(ICLR 2025, 성민혁 교수) ▲ 대규모 3차원 얼굴 메시 비디오 데이터셋 구축(ICLR 2025, 오태현 교수) ▲ 사물 적응적 에이전트 동작 생성 기술 InterFaceRays (Eurographics 2025, 이성희 교수) ▲ 3차원 뉴럴 얼굴 편집 기술 (CVPR2025, 노준용 교수) ▲ 다국어 시각-언어 모델의 선택적 검색 증강 기술 연구(COLING2025, 임경태 교수) 등 세계적인 성과를 발표한 바 있다.
한국전자기술연구원(KETI) 주관 사업에는 김재철AI대학원 김승룡 교수가 생성AI 기술 개발 등에 참여한다. 김 교수팀은 최근에 어도비 리서치(Adobe Research), 구글 딥마인드(Google DeepMind) 등과 함께 비디오 데이터에서 강인한 점추적 정보를 추출하는 기술을 개발하여 비디오를 명확히 이해하고 생성하는 핵심 기술을 제시했다.
각 산업체 파트너는 우리 대학과 공동 강의를 개설하고 보유한 생성AI 파운데이션 모델을 교육·연구용으로 제공한다. 선발된 우수 학생들은 산업체에 파견되어 실무 중심의 연구를 수행하며, 우리 교수진은 LG AI연구원이 설립한 자체 AI 대학원에서 겸임교수로도 활동할 예정이다.
한편 과기정통부 '독자 AI 파운데이션 모델 개발' 사업에 우리 대학은 4개 컨소시엄에 참여해 독보적인 존재감을 보였다.
NC AI 컨소시엄에서는 전산학부 김태균, 윤성의, 박노성, 황지영, 성민혁 교수가 참여해, 멀티모달 파운데이션 모델(LMM) 및 로봇 기반 모델 개발에 집중한다. 특히 공간·물리·시간 상식을 학습하는 방식의 LMM 개발에 주력한다. 즉, 글·그림·영상·소리 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 '만능 AI 두뇌'를 가지고 물리 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 차세대 멀티모달 AI 모델 개발에 최적화된 연구팀을 구성했다.
업스테이지 컨소시엄에는 데이터 AI, NLP(자연언어) 각 분야 석학인 전산학부 이재길, 오혜연 교수와 LLM 전문가인 문화기술대학원 임경태 교수가 참여해 금융, 법률, 제조 등 산업별 버티컬 모델 개발을 담당한다. 우리 대학 연구진은 산업 현장에서 바로 적용 가능하고 각 산업에 맞는 실용적 AI 모델 개발에 집중한다.
네이버 컨소시엄에는 멀티모달 학습, 조합적 언어시각 모델에 핵심기술을 가진 전산학부 오태현 교수, 언어 모델을 사용하여 비디오 추론, 생성 방법론을 제시한 김현우 교수와, 김재철AI대학원 및 전자과 교수진이 공동 참여한다.
SKT 컨소시엄에는 텍스트-이미지 생성, 인간 선호도 모델링, 시각적 로봇 조작 기술 개발에서 탁월한 성과를 보이는 김재철AI대학원 이기민 교수가 참여한다. 이 기술은 통신사의 개인화 서비스와 맞춤형 AI 솔루션 개발에 핵심적 역할을 할 것으로 전망된다.
이번 성과는 KAIST가 추진해 온 산업 수요 기반 연구와 현장 실증 중심의 AI 기술 개발 전략이 결실을 맺은 것으로 평가된다.
우리 대학 이광형 총장은 "AI 기술이 학문적 성과를 넘어 산업과 연결되고 실용화되기 위해서는 정부의 지속적 지원과 산학협력 중심의 연구·교육이 핵심”이라며 "KAIST는 앞으로도 산업 현장의 문제를 해결하고 AI 생태계 경쟁력을 높이는 실질적 기여에 힘쓸 것”이라고 밝혔다.
또한 이번 독자 파운데이션 모델 개발 사업에서 KAIST 주관기관으로 지원됐던 김재철AI대학원 황성주 교수 주도의 프로젝트는 아쉽게도 최종 선정에는 이르지 못했지만, 독창적인 접근과 과감한 시도가 돋보인 의미 있는 도전으로 평가받고 있다. 이 총장은 “선정 여부와 관계없이 이러한 시도가 축적되며 대한민국 AI 생태계를 더욱 풍요롭게 만들 것”이라고 덧붙였다.
2025.08.13
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암 표적 돌연변이에 최적의 약물 후보 자동 설계 AI 개발
기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 원인이 되는 표적 단백질(예: 암세포 수용체)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용을 막을 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 수많은 후보 분자 대상으로 진행하다 보니 시간·비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮았다. 우리 대학 연구진이 표적 단백질 정보만 있으면, 사전 정보(분자)가 없어도 딱 맞는 약물 후보를 설계해 주는 AI를 개발해서 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다.
우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 결합하는 약물 후보 분자의 사전 정보 없이 단백질의 구조만으로, 그에 꼭 맞는 약물 후보 분자와 그 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계 및 최적화까지 할 수 있는 인공지능 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다.
이 기술의 핵심은 ‘동시 설계’다. 기존 AI 모델들은 분자만 만들거나, 만들어진 분자와 단백질의 결합 여부만 따로 평가했다. 반면, 이번에 개발된 모델은 분자와 단백질 사이의 결합 방식까지 함께 고려해 한 번에 설계한다.
실제로 단백질과 결합할 때 중요한 요소를 미리 반영하기 때문에, 효과적이고 안정적인 분자를 만들 확률이 훨씬 높다. 이러한 생성 과정은 단백질의 표적 부위에 맞춰 원자들의 종류와 위치, 공유결합과 상호작용을 하나의 생성 과정에서 동시에 만들어내는 과정을 시각적으로 보여준다.
또한, 이 모델은 신약 설계 시 반드시 고려해야 할 여러 요소(예를 들어 분자의 안정성, 물성, 구조의 자연스러움 등)을 동시에 만족시키도록 설계됐다. 기존에는 한두 가지 목표에 집중해 다른 조건을 희생하는 경우가 많았지만, 이번 모델은 다양한 조건을 균형 있게 반영해 실용성을 크게 높였다.
연구팀은 이 AI가 무작위 상태에서 점점 더 정교한 구조를 그려나가는 방식인 ‘확산 모델’을 기반으로 작동한다고 설명했다. 확산 모델은 2024 노벨 화학상을 받은 ‘알파폴드3’의 단백질-약물 구조 생성에서 활용돼 높은 효율성이 입증된 바 있다.
이번 연구에서는 원자가 공간상 어디에 있어야 하는지 좌표를 찍어주는 알파폴드3와 달리 ‘결합 길이’나 ‘단백질-분자 간 거리’처럼 실제 화학 법칙에 맞는 기준들을 알려주는 지식 기반 가이드를 넣어, 생성된 구조가 더 현실적인 결과를 내도록 도왔다.
뿐만 아니라, 연구팀은 한 번 만든 결과 중에서 뛰어난 결합 패턴을 찾아 다시 활용하는 최적화 전략도 적용했다. 이를 통해 추가 학습 없이도 더 뛰어난 약물 후보를 만들어낼 수 있었으며, 특히 암 관련 표적 단백질(EGFR)의 돌연변이에 선택적으로 작용하는 분자도 생성하는 데 성공했다.
또한, 이번 연구는 본 연구팀이 앞서 발표한 단백질에 어떤 분자가 어떻게 결합하는지에 대한 조건을 입력해야만 했던 기존 AI를 한 단계 더 발전시켰다는 점에서도 의미가 깊다.
화학과 김우연 교수는 “이번에 개발한 AI는 표적 단백질에 잘 결합하는 핵심 요소를 스스로 학습하고 이해해, 사전 정보 없이도 상호작용 하는 최적의 약물 후보인 분자를 설계할 수 있다는 점에서 신약 개발의 패러다임을 크게 바꿀 수 있을 것이다”라고 말했다.
이어 “이번 기술은 화학적 상호작용 원리에 기반해 더 현실적이고 신뢰할 수 있는 분자 구조를 생성할 수 있어, 더 빠르고 정밀한 신약 개발을 가능하게 할 것으로 기대한다”라고 강조했다.
우리 대학 화학과 이중원, 정원호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’(IF=14.1)에 지난 7월 11일 자에 게재됐다.
※ 논문명: BInD: Bond and Interaction-Generating Diffusion Model for Multi-Objective Structure-Based Drug Design
※ DOI: 10.1002/advs.202502702
한편 이번 연구는 한국연구재단과 보건복지부의 지원으로 수행됐다.
2025.08.10
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KAIST 방산특화 개발연구소, '2025 민군드론봇 발전 세미나' 성료, 국방혁신의 미래를 제시하다
KAIST 방산특화 개발연구소는 지난 27일(금) 오전 9시부터 오후 1시 30분까지 KAIST 문지캠퍼스에서 “2025 민군드론봇 발전 세미나”를 성공적으로 개최했다. 본 세미나는 대전광역시, 방위사업청, 국방기술진흥연구소와 함께 공동 주관·주최 하였으며, 육군교육사령부, 해병대사령부, 방위사업청 드론사업팀, 대전시 국방팀, 관련 중소기업, 연구자 및 정책연수생 등 총 약 80여명이 참석해 드론과 복합체계 기술의 발전 방향, 방산특화 개발연구소 연구성과를 공유하고 교류하는 뜻깊은 자리가 됐다.
세미나는 KAIST 을지연구소 황승현 교수의 사회로 진행되었으며, 1부에서는 정영진 국방기술진흥연구소 방산혁신클러스터사업부장, 노민균 KAIST기계공학과 교수(代 윤용진 KAIST 방산특화 개발연구소장)의 환영사와 함께 김민석 박사의 방산특화 개발연구소 진행상황 발표로 시작되었다. 이어 육군 교육사령부 드론봇전력소요과장이 “대대급 이하 제대 정찰용 드론 플랫폼 선정 연구”를 주제로 발표하였으며, 육군미래혁신연구센터 자율시스템과장은 유무인복합체계의 운용 및 획득을 위한 발전 방향에 대한 군의 전략적 비전도 제시하였다.
특히, KAIST 방산특화 개발연구소의 6개 핵심 연구 랩(LAB)에서 진행중인 선행과제에 대한 발표는 참석자들의 큰 관심을 끌었다. 발표 내용에는 ▲적층제조 부품·소재 연구개발 LAB (KAIST 윤용진 교수) ▲전기추진 시스템 연구개발 LAB (KAIST 노민균 교수) ▲복합소재 연구개발 LAB (KAIST 김성수 교수) ▲험지 착륙 드론 연구개발 LAB (KAIST 김 정 학과장/교수) ▲모델링·제어 연구개발 LAB (충남대학교 김승균 교수) ▲로터 공기역학 연구개발 LAB (충남대학교 박재상 교수)의 주요 성과 및 향후 추진 계획이 포함되어 첨단 방산 드론 기술의 실질적인 진전을 보여주었다. 특히, 방산특화 개발연구소의 선행과제 연구실과 중소기업이 함께하는 협업 연구를 포함하여 발표하였다. 이는 방산특화개발연구소와 중소기업 협업이 방산혁신클러스터의 모범적인 모델로써 방산혁신클러스터의 본래의 목적에 부합하고 향후 타 지역 방산혁신클러스터의 방향타로써 역할을 보여준 것으로 평가된다.
이어진 중소기업 협업 발표에서는 ㈜디브레인의 초소형 드론 개발 진행 현황과 ㈜네스앤텍의 험지 착륙 드론 개발 계획이 소개되었다. 특히 초소형 드론은 군 소요와 연계 가능성이 높아 방위사업청 및 국방기술진흥연구소 등 관련 기관들의 많은 관심을 이끌어냈다.
세미나 후반에는 참석자 간의 자유로운 교류와 협업 논의가 이어진 네트워킹 시간도 마련돼, 산·학·연·군·관이 함께 방산혁신 생태계 조성을 위한 긴밀한 협력 관계를 다졌다.
이번 세미나는 KAIST 방산특화 개발연구소의 연구성과와 중소기업 협업 사례를 대내외에 알리고, 민군 기술융합 기반의 방산혁신클러스터 모델을 소개하는 뜻깊은 계기가 됐다. 향후에도 KAIST 방산특화 개발연구소는 첨단 드론기술과 복합 무인체계 개발을 통해 미래 전장환경에 대응하는 국방기술 혁신의 중심으로 자리매김할 예정이다.
2025.07.04
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6만 편 논문 대신할 ‘한번의 실험’으로 약물 저해효과 정확 예측
기존 신약 개발에서는 수많은 농도 조건에서 반복 실험을 거쳐 약물 간 상호작용을 분석하고, 저해상수를 추정하는 방식이 사용돼 왔다. 이 방법은 지금까지 6만 편 이상의 논문에 활용될 만큼 널리 쓰였다. 그런데 최근, 학부생이 제 1저자로 참여한 국내 연구진이 단 하나의 저해제 농도만으로 저해상수를 정확히 추정할 수 있는 획기적인 분석법을 제안해 주목을 받고 있다.
우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀(IBS 의생명 수학 그룹 CI)이 충남대(총장 김정겸) 약대 김상겸 교수팀과 기초과학연구원(원장 노도영, IBS) 의생명수학그룹과 공동연구를 통해, 단 하나의 실험으로 약물 저해 효과*를 예측할 수 있다고 26일 밝혔다.
*약물 저해 효과: 한 약물이 특정 효소의 작용을 억제함으로써 다른 약물의 대사(분해 및 처리 과정) 또는 생리학적 효과에 영향을 주는 현상
공동 연구팀은 수학적 모델링과 오차 지형 분석을 통해 정확도 향상에 기여하지 않는 저해제 농도를 제거하고, 단 하나의 농도만으로도 저해상수를 정확하게 추정할 수 있는 새로운 분석법 ‘50-BOA’를 제안했다. 이 기법을 실제 실험 데이터에 적용한 결과, 기존보다 75% 이상 실험 효율이 향상됐으며, 정확도 역시 개선됐다.
이번 연구는 반복 실험에 따른 자원 소모를 줄이고 해석의 편차를 최소화함으로써, 신약 개발 과정의 효율성을 높일 수 있는 새로운 접근법을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한, 수학적 접근이 생명과학 실험 설계를 어떻게 혁신할 수 있는지를 보여주는 대표적인 성과로 평가된다.
저해상수는 약물 효과뿐 아니라, 병용 투여 시 발생할 수 있는 약물상호작용을 예측하고 방지하는 데 핵심적인 지표로 활용된다. 실제로 미국 식품의약국(FDA)은 신약 개발 과정에서 약물상호작용의 가능성을 예측하기 위해 저해상수를 포함한 효소의 저해 특성을 사전에 평가할 것을 권고하고 있다.
전통적으로 저해상수는 다양한 기질 및 저해제 농도에서 측정된 대사 속도 데이터에 수학 모델을 적합해 추정해왔다. 그러나 이러한 방식에도 불구하고, 동일한 기질-저해제 조합에 대해 연구마다 추정값이 10배 이상 차이나는 사례들이 보고돼, 신약 개발 과정에서 약물의 효과와 부작용을 정확히 예측하는 데 어려움이 있었다.
연구팀은 저해상수 추정 과정을 수학적으로 분석한 결과, 기존 방식에서 활용되는 데이터의 절반 이상이 실제 추정에 불필요하거나, 오히려 왜곡을 초래할 수 있음을 밝혀냈다.
즉, 저해제 농도를 다양하게 사용하는 기존 방식보다, 충분히 높은 저해제 농도 하나에서 추정한 결과가 더 정확하고 효율적일 수 있다는 점을 규명한 것이다. 나아가 저해제 농도와 저해상수 간의 관계를 나타내는 식을 정칙화로 추가해, 정확도를 더욱 높인 새로운 분석법, ‘50-BOA’를 개발했다.
50-BOA는 단 하나의 저해제 농도만으로도 저해상수를 정확하게 추정할 수 있어, 실험 횟수를 크게 줄이면서도 오히려 정확도를 높인 획기적인 기법이다. 연구팀은 이 방법을 실제 약물 데이터에 적용해, 기존보다 75% 이상 적은 데이터만으로도 저해상수를 정확하게 추정해냈다.
또한, 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 엑셀 기반의 사용자 친화적인 분석 소프트웨어도 개발자 플랫폼인 깃허브(https://github.com/Mathbiomed/50-BOA)에 함께 공개했다.
충남대 김상겸 교수는 “이번 연구는 수십 년간 정형화된 약물 실험 설계를 근본적으로 재검토하게 만들었다”며, “단순한 실험 효율 향상을 넘어, 약효와 부작용 예측의 정확도를 높일 수 있는 새로운 표준이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
또한, 우리 대학 김재경 교수는 “수학이 실험 설계를 바꾸고, 생명과학 분야의 연구 효율성과 재현성을 근본적으로 높일 수 있음을 보여주는 대표적 사례다”고 밝혔다.
이번 연구 논문은 우리 대학 융합인재학부 장형준 학사과정과 수리과학과 송윤민 박사가 공동 제1 저자로 참여하였고 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 2025년 6월 5일 자에 게재됐다.
※ 논문명 : Optimizing enzyme inhibition analysis: precise estimation with a single inhibitor concentration
※ 저자 정보 : 장형준 (KAIST 융합인재학부, 공동 제1 저자), 송윤민 (IBS 의생명수학그룹 (전 KAIST 수리과학과 소속), 공동 제1저자), 전장수(충남대 약대, 연구교수, 공동저자), 윤휘열(충남대 약대, 교수, 공동저자), 김상겸(충남대 약대, 교수, 교신저자), 김재경 (KAIST 수리과학과, 교신저자)
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-60468-z
한편 이번 연구는 한국연구재단, 기초과학연구원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.16
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신약 개발 기업 HLB 그룹과 전격 협력
우리 대학이 미래 첨단 바이오 의료시대를 대비해 연구 투자 및 산학협력 확대를 위해 16일(월) 대전 본원에서 HLB(주)(에이치엘비, 이하 HLB) 그룹(회장 진양곤)과 포괄적인 상호협력 협약을 맺는다.
이번 협약을 통해 두 기관은 암, 파킨슨병 등 난치성 질환 신약을 발굴하기 위한 교육과 연구를 전격적으로 추진할 예정이다.
국내 바이오 의료분야의 GDP 기여율은 1.6%에 불구하고, 연간 약 7,000조에 이르는 세계 신약 시장에 차지하는 비율도 미미하다. 한국경제의 반도체, 배터리, 자동차 산업 의존도가 매우 높은 만큼 바이오 의료분야의 약진이 절실한 상황이다.
이에 우리 대학은 첨단 바이오 분야 발전을 위해 생명과학기술대학 산하에 ‘공학생물학대학원’과‘줄기세포및재생의료대학원’프로그램 개설한 바 있다. 또한 지자체 및 신약 개발 기업과 전방위적인 협력으로 바이오 의료분야 선순환 발전을 위한 돌파구 마련에 노력하고 있다.
HLB 그룹은 혁신적인 간암 치료제 리보세라닙을 개발하고 있으며, 임상 3 상후 FDA 승인 절차를 밟고 있는 신약 개발 기업이다. 또한 HLB는 노인인구 증가에 따른 퇴행성 질환 치료제 개발과 노인건강 관련 사업에 투자를 강화하고 있다.
최근 HLB는 우리 대학 신약개발 교원창업기업인 ㈜뉴로토브에 160억을 투입하여 자회사로 인수한 바 있다. 새롭게 꾸려진 ㈜HLB 뉴로토브(대표 김대수, 심경재)는 파킨슨병 및 근긴장이상증, 우울증 등 난치성 뇌질환 치료제 개발에 본격적으로 도전하고 있다.
진양곤 HLB 그룹 회장은 “두 기관의 협력은 파킨슨병, 근긴장이상증 등 대표적 난치성 뇌 질환 치료제를 개발하고 있는 ㈜HLB 뉴로토브의 기술개발에 중요한 이정표가 될 것”이라고 전했다. 이어, "(주)HLB 뉴로토브를 성공적인 학내 창업 모델로 성장시켜 성공 경험과 노하우를 공유해 KAIST의 창업 생태계 활성화하고, 이를 통해 혁신 기술에 대한 개방형 산학 투자가 활발히 일어나는 선순환 구조를 만들어갈 것”이라고 밝혔다
이광형 총장은 "KAIST와 HLB는 이번 협약을 통해 암 및 퇴행성 뇌 질환 치료제 개발을 포함한 바이오 의료분야의 혁신적인 신약 개발과 기술개발에 적극적으로 협력할 계획"이라고 말했다. 또한, "과학기술과 제약 산업의 융합을 통해 인류의 건강과 삶의 질 향상에 기여하고, 미래 바이오 의료시대를 함께 준비해 선도할 것”이라고 강조했다.
16일(월) 개최한 협약식에는 이광형 총장, 김대수 생명과학기술대학장 등과 HLB 진양곤 회장, 임창윤 부회장 등 주요 경영진이 참석했다.
2024.12.16
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기술가치창출원, 국내대학 최초 등록 표준특허 수입 100억 돌파
대학의 연구개발로 확보한 원천기술이 동영상 압축 국제 표준의 핵심 특허로 최초 등록되어 누적 기술료 100억 돌파했다.
우리 대학이 기술가치창출원(원장 이건재)에서 추진한 동영상 압축 기술 특허가 국제 표준 핵심 특허로 등록된 이후 누적 기술료 총 100억을 돌파했다고 2일 밝혔다.
해당 특허는 2014년 김문철‧박현욱 전기 및 전자공학부 교수가 개발한 고효율 동영상 압축기술(High Efficiency Video Coding, HEVC)로 미국 컬럼비아 대학과 함께 대학 최초로 국제표준 특허풀에 등록되었다. 디지털 영상의 압축 및 압축을 해제하는 장치 및 소프트웨어를 포함해 총 246건의 표준특허를 확보했다.
HEVC(H.265)는 UHD 초고화질급 해상도를 가진 대용량 영상데이터를 효율적으로 압축하기 위해 만들어진 국제 기술표준으로, TV와 방송, 스마트폰, 액션캠, CCTV, 실시간 스트리밍 등 다양한 초고화질 영상에 적용이 가능하다.
동영상 재생을 위해 필요한 다양한 특허 활용을 위해서 엑세스 어드벤스(Access Advance, 구 HEVC Advance) 특허풀(Patent Pool) 등은 HEVC 기술들을 선별하여 표준특허를 구성하고 라이센스 업무를 대행하고 있다. 이런 표준특허로 등록된 기술들은 관련 시장을 선점하고 차세대 기술 경쟁에서 우위를 차지할 수 있어 세계 각국은 표준특허를 차지하기 위해 치열한 각축을 벌이고 있다.
HEVC 관련 시장은 본격적인 성장기에 도달했으며, 다른 표준 기술들은 성장 초기 단계인 상황에서도 KAIST는 2024년도에만 아마존, 애플, 구글 등으로부터 약 54억 원의 표준기술료 수익을 달성했다.
기술가치창출원에서는 철저한 특허 분석을 통한 표준화 전략을 수립하고 보유 기술을 다수의 표준 특허풀에 제안해 대학의 연구로 확보한 원천기술이 동영상 압축 국제 표준의 핵심 특허로 인정받는 성과를 거뒀다.
또한, 글로벌 기술사업화 강화를 위하여 기술이전 본부(Technology License Office, TLO)와 전담 웹사이트(https://tlo.kaist.ac.kr)를 신설하였다.
뿐만 아니라 산학협력과 기술이전을 확대하기 위한 온라인 플랫폼 구축, 유망 기술 선정 및 홍보, 유망 해외 특허 출원 확대, 기술이전 전문가(TLO)가 주도하여 추진하는 기획 기술이전 등을 추진하고 있다.
이건재 기술가치창출원장은 “우리 대학의 기술사업화를 도약시키기 위해, 발로 뛰는 TLO 조직, 표준특허 집중 육성, 지식재산/산학협력/기술이전 간의 연계를 강화함으로써 글로벌 시장에서의 경제적 가치를 높일 계획”이라고 전했다.
이어, “특히, 신설한 기술이전 본부를 통해 미래 KAIST 핵심 먹거리인 표준특허, 5G·6G 통신, 바이오·제약, 양자·AI 반도체 분야에 집중적으로 투자하여 대학 기술이전의 메카로 발돋움할 계획”이라고 밝혔다.
한편, 동 표준특허 확보를 위해 기술가치창출원은 특허청 산하 한국특허전략개발원의 ‘지식재산 수익 재투자 지원사업’지원을 받았다.
2024.10.02
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KAIST, 케냐과학기술원 및 국제백신연구소와 협력협정 체결
우리 대학이 케냐과학기술원 이사회(의장 임마뉴엘 무티쟈) 및 국제백신연구소(사무총장 제롬 김, International Vaccine Institute, 이하 IVI)와 상호 협력을 위한 두 건의 양해각서(MOU)를 4일 체결했다.
케냐과학기술원(Kenya-AIST)은 우리 대학을 벤치마킹해 아프리카의 실리콘밸리라 불리는 콘자혁신도시(Konza Technopolis)에 건립 중인 과학기술 중심 고등교육기관이다.
우리 대학과 케냐과학기술원 이사회가 체결한 이날 업무협약을 토대로 2025년 케냐과학기술원 개교 후 성공적인 안착과 중장기 비전 달성을 위해 협력한다.
기후 위기, 디지털전환, 에너지전환 등 국제사회의 난제와 식량·물 위기, 산업화 등 케냐를 비롯한 글로벌 사우스(북반구 저위도나 남반구에 위치한 개발도상국과 신흥국)가 당면한 문제를 해결하기 위한 공동연구를 추진할 계획이다.
또한, 코로나 이후 확산된 비대면 수업을 활용한 공동 강의 및 지도, 단기 학생 및 교직원 현장 연수 등 양교 구성원들의 활발한 교류도 구상하고 있다.
케냐과학기술원은 우리 정부 유상차관인 한국수출입은행 대외경제협력기금(EDCF)으로 설립이 추진됐다. 2015년 타당성 조사를 완료하고 2019년부터 캠퍼스 건설을 시작해 연내 완공을 앞두고 있다. 기계 및 원자력공학과, 전기 및 전자공학과 등 6개를 초기 설립학과로 설치해 대학원 과정을 운영할 예정이다.
케냐과학기술원의 주무부처인 정보통신디지털부는 한국이 과학기술을 바탕으로 산업화와 정보화에 성공한 사례를 벤치마킹하기 위해 콘자혁신도시 디지털미디어시티 설립도 추진 중이다.
같은 날, 우리 대학-IVI-케냐과학기술원의 3자 업무협약도 체결됐다. 지난해 11월 우리 대학이 IVI와 체결한 MOU의 구체적인 후속 조치로 백신 개발 및 아프리카 국가의 보건의료 발전을 위한 다방면의 협력이 이어질 예정이다.
특히, 한국의 지원으로 새롭게 출범하는 케냐과학기술원을 중심으로 아프리카에 맞는 백신의 개발과 임상 연구 확대, 백신 현지 생산을 위한 노력을 추진할 계획이다.
IVI는 올해 하반기 아프리카 대륙 최초의 'IVI 국가사무소(country office)'를 케냐에 개소하기 위해 준비 중이다. 이 사무소는 IVI의 '아프리카의 포괄적 백신역량 강화 사업단(AVEC Africa)' 사무소를 겸하게 되어 백신 개발 및 현지 생산을 위한 노력과 시너지를 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있다.이와 함께, 아프리카 지역의 보건의료 및 백신 전문인력 양성을 위한 교육을 확대한다. 케냐과학기술원의 교수요원 및 교육과정 개발을 지원하고 연구원·학생 교류와 인턴십 프로그램 개발, 케냐 및 아프리카 지역의 보건의료 및 백신 분야 종사자들의 교육훈련도 함께 진행할 예정이다. 전염병혁신연합(CEPI) 등 글로벌 펀딩 기관과의 협력을 확대해 연구 자금을 확보하기 위한 위한 공동의 노력도 이어갈 계획이다.
4일부터 이틀간 열리는 ‘한-아프리카 정상회의’에 맞춰 KAIST 도곡캠퍼스에서 진행된 체결식에는 김경수 대외부총장, 한승헌 국제개발사업단장, 케냐과학기술원 컨설팅 사업 김소영 책임교수·이강호 자문 교수, 박태정 문술미래전략대학원교수, 이정석 의과학대학원 교수 등이 참석했다.
이와 함께, 임마뉴엘 무티쟈(Emmanuel Mutisya) 이사장, 제니퍼 하마시(Jennifer Khamasi) 케냐과학기술원 교무처장 대행, 아이비 케이타니(Ivy Keitany) 정보통신디지털부 케냐과기원 사업책임자 등 케냐과학기술원 이사회 관계자와 제롬 김 사무총장, 송만기 과학 담당 사무차장, 한경택 정부협력 및 공보담당 사무차장 등 IVI 관계자가 참석했다.김경수 KAIST 대외부총장은 "KAIST를 벤치마킹해 해외에 최초로 건립되는 학교인 만큼 케냐과학기술원의 성공이 매우 중요하며, 설립 초기부터 IVI와 같은 국제기구와 연대·협력하는 노력이 조기 안착에 도움이 될 뿐만 아니라 국제사회에 세 기관이 공동으로 기여함으로써 과학기술 다자협력의 모범사례를 창출할 것으로 기대한다"라고 밝혔다.
2024.06.04
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